Börsenprognose (Projekt -9)

PyCaret ist eine Open-Source-Low-Code-Bibliothek für maschinelles Lernen in Python, die Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen automatisiert.

Einführung :

Der Aktienmarkt ist grundsätzlich nichtlinearer Natur, und die Aktienmarktforschung war eines der wichtigsten Themen der letzten Jahre. Menschen investieren in Aktienmärkte auf der Grundlage einer Art Vorhersage. Vorhersagen spielen eine sehr wichtige Rolle im Börsengeschäft, das ein sehr komplizierter und herausfordernder Prozess ist.

Verfahren :

1. Erforderliche Pakete installieren ( Pycaret, Jinja2 )
2. Erforderliche Bibliotheken importieren ( Jinja2, Numpy, Pandas, sklearn )
3. Datensatz laden & Daten einlesen
4. Datum als Index festlegen
5. Erstellen Sie eine Kopie des Datensatzes
6. Speichern Sie die Daten im Feature-Datensatz und fügen Sie sie in der Zielspalte hinzu
7. Speichern Sie das Ziel als Array in einer Variablen
8. Teilen Sie die Daten in Training & Test auf
9. Holen Sie sich die Zugdaten und wandeln Sie sie in einen DataFrame um
10. Holen Sie sich die Testdaten und wandeln Sie sie in einen DataFrame um
11. Initialisieren Sie das Setup
12. Trainieren Sie mit mehreren Modellen und vergleichen Sie sie
13. Erstellen Sie das Modell
14. Holen Sie sich die Vorhersagen

Fazit :

Alle Tools unterstützen Regressions- und Klassifizierungsalgorithmen, sodass Benutzer jedes Tool basierend auf ihrer Vertrautheit und Bequemlichkeit auswählen können. Es hilft, Wissen aus Daten zu extrahieren und eine Vorhersage zu treffen, um den Verbraucher bei Investitionen zu beraten.